Gestión de flotas sostenibles

En un mundo cada vez más consciente de la necesidad de reducir su impacto ambiental, la optimización del control de flotas emerge como un área crucial para la sostenibilidad en el transporte. En este contexto, la combinación de tecnologías como los sistemas de trazabilidad de flotas en tiempo real mediante GPS y los dispositivos de diagnóstico a bordo mediante el protocolo OBD2 ofrece un amplio espectro de posibilidades, las cuáles serán analizadas en este artículo. Abordaremos temas desde optimizar rutas hasta la aplicación de la inteligencia artificial, tanto para los mantenimientos preventivos de las flotas de vehículos como para la reducción de la huella de carbono en la operativa diaria para una gestión de flotas sostenible.

La gestión de flotas enfrenta una serie de desafíos a día de hoy, como la planificación de rutas o el mantenimiento de vehículos, todos los cuales influyen directamente en las emisiones de carbono y en los costes operativos de la propia empresa, aunque estos sean los denominados “costes ocultos”, es decir, gastos que no son productivos o necesarios para el funcionamiento de la empresa y suelen pasar desapercibidos para los sistemas contables y la cuenta de resultados.

¿Qué es el OBD2?

El OBD2, o Diagnóstico a Bordo de Segunda Generación, es un sistema estandarizado de diagnóstico de vehículos utilizado en la mayoría de los automóviles fabricados después de 1996. Este sistema proporciona a los propietarios y técnicos acceso a información clave sobre el funcionamiento y el estado de los diversos sistemas del vehículo. Su propósito principal es monitorear y controlar las emisiones del vehículo. Para lograr esto, el OBD2 utiliza una serie de sensores y dispositivos electrónicos integrados en el vehículo para recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento del motor y los sistemas de control de emisiones.

Los datos recopilados por el OBD2 incluyen una variedad de parámetros como la velocidad del motor, la temperatura del refrigerante, la presión del combustible y la eficiencia del catalizador. Estos datos se transmiten a través de un conector de diagnóstico ubicado en el interior del vehículo, el cual permite acceder a ellos utilizando un escáner de diagnóstico. Una de las características más útiles del OBD2 es su capacidad para detectar y registrar códigos de falla relacionados con el funcionamiento del motor y los sistemas de control de emisiones. Estos códigos, conocidos como códigos de diagnóstico de problemas (DTC), proporcionan información sobre cualquier problema que pueda estar afectando el rendimiento del vehículo, desde un fallo en la sonda Lambda hasta un problema más grave en el sistema de refrigeración.

¿Cómo aplicamos la Inteligencia Artificial para el mantenimiento predictivo?

La integración de la Inteligencia Artificial con los datos del OBD2 abre un abanico de posibilidades para la gestión avanzada de flotas al proporcionar una amplia variedad de datos sobre el estado y el rendimiento del vehículo, ofreciendo una base rica para la aplicación de algoritmos de machine learning. Estos algoritmos pueden analizar los datos recopilados en tiempo real y aprender patrones que puedan indicar problemas mecánicos inminentes. Por ejemplo, podrían aprender a reconocer ciertos patrones en las lecturas de los sensores del motor que han sido previamente asociados con un fallo en el sistema de encendido.

Además, los modelos de IA pueden incorporar datos contextuales adicionales, como las condiciones climáticas, el terreno y el estilo de conducción del conductor, para mejorar la precisión de las predicciones. Por ejemplo, un algoritmo podría aprender que ciertas condiciones de conducción, como conducir en pendientes pronunciadas o en climas extremadamente fríos, aumentan la probabilidad de un problema en el sistema de transmisión del vehículo.

Una vez que se ha entrenado el modelo, puede utilizarse para analizar los datos en tiempo real recopilados por el OBD2 y generar alertas tempranas sobre posibles problemas mecánicos. Estas alertas son enviadas al conductor, al equipo de mantenimiento y al sistema de gestión de flotas, permitiendo una respuesta rápida y proactiva antes de que ocurra un problema que implique una avería más grave en el vehículo y, por consiguiente, ante de que afecte tanto a los costes directos (reparación de la avería más elevada que si se hubiera detectado antes, tiempo del operario perdido al tener que esperar a la asistencia en carretera, penalizaciones por los servicios no prestados) como a los costes indirectos (insatisfacción del cliente, aumento del riesgo de accidente de los trabajadores).

¿Y cómo afecta esto a la huella de carbono?

La integración de la inteligencia artificial con el OBD2 no solo tiene un impacto significativo en la eficiencia y fiabilidad de las flotas de vehículos, sino que también puede tener efectos positivos en la reducción de la huella de carbono, logrando una gestión de flotas sostenible que no pierde eficacia. Aquí hay algunas maneras en las que esta combinación influye en la disminución de la huella de carbono de una empresa:

• Optimización de Rutas y Reducción de Emisiones: Los algoritmos de inteligencia artificial analizan los datos del GPS y OBD2 para identificar las rutas más eficientes en términos de consumo de combustible y emisiones. Al evitar trayectos innecesarios, reducir los tiempos de espera y optimizar la velocidad y aceleración, las flotas pueden minimizar su consumo de combustible y, por lo tanto, sus emisiones de carbono.
• Conducción Eficiente: Los sistemas de Inteligencia Artificial proporcionan una retroalimentación en tiempo real a los conductores sobre su estilo de conducción, destacando áreas donde podrían mejorar la eficiencia. Por ejemplo, pueden sugerir cambios en la velocidad o en la aceleración para optimizar el consumo. Esto no solo reduce el consumo de combustible, sino que también disminuye las emisiones asociadas.
• Planificación de Mantenimiento y Vida Útil del Vehículo: La capacidad de prever y prevenir averías mecánicas mediante la IA reduce el tiempo de inactividad de los vehículos e incluso puede extender su vida útil. Al mantener los vehículos en funcionamiento durante más tiempo y evitar la necesidad de reemplazarlos prematuramente, se reduce la cantidad de recursos necesarios para fabricar y desechar vehículos, lo que a su vez reduce la huella de carbono asociada a su ciclo de vida.

¿Qué solución tenemos en hiberus?

Desde hiberus hemos desarrollado una solución multidisciplinar que aúna todas las tecnologías descritas en este artículo (trazabilidad por GPS, implementación de lectura en OBD2) en una herramienta de gestión de datos en tiempo real que te ayudará a lograr una gestión de flotas sostenible y eficiente.

Nuestra herramienta, Gisir, representa un avance significativo en términos de sostenibilidad y eficiencia energética, destacando sobre todo por su capacidad para compensar la huella de carbono junto con la optimización del control de los consumos y la conducción eficiente. Al integrarse a la perfección con las últimas normativas de sostenibilidad y alinearse con la Agenda 2030, esta solución no solo reduce los costes tanto directos como indirectos, sino que también mejora la calidad del servicio ofrecido, contribuyendo a una mayor satisfacción del cliente.

Incorporando también una función de planificación de rutas, la herramienta asegura una gestión más eficiente del tiempo y los recursos, lo que también contribuye a una operativa más sostenible. Además, la funcionalidad de integración universal permite la comunicación con cualquier sistema ERP, CRM y SCM del mercado a través de API-REST, fortaleciendo las sinergias entre los diferentes softwares. Esto es vital para maximizar la eficiencia operativa y facilitar la adopción de prácticas más sostenibles.

Artículo escrito por Carlos Bello Erla y Sergio Andrés Muniesa